数据集介绍

当前农业行业面临着作物与杂草管理的挑战，传统的人工识别效率低且容易出错，导致作物产量下降。现有的解决方案多依赖于人工干预，缺乏高效的自动化工具，无法满足现代农业对精细化管理的需求。本数据集旨在通过提供高质量的作物与杂草语义分割数据，支持深度学习模型的训练，从而提升作物识别和杂草监测的自动化水平。数据采集采用高分辨率相机在不同的田间环境中拍摄，同时结合多角度和多光照条件下的图像，以确保数据的多样性和代表性。质量控制方面，我们实施了多轮标注和一致性检查，并邀请农业专家进行审核，确保标注的准确性和一致性。数据将以JPG格式存储图像，JSON格式存储标签信息，方便后续的分析和使用。